ai产品的算法缺陷

① AI换脸带来了哪些弊端

事实上，这项江湖人称“deepfake”自动换脸的技术出现已经不是一两天了，这是一项依托于 AI 技术的视频合成工具。早在 2014 年，deepfake 的雏形 " 生成对抗网络（GAN）" 已经诞生，并在 2016 年孵化出 Face2Face，可以把一个人的面部表情移植到另一个人脸上。

尽管人们对AI换脸的安全隐患颇感担忧，但这项技术在影视制作行业仍然有相当大的作用。曾经电影《速度与激情 7》遭遇保罗沃克变故后，为了让他回归片方用了替身 + 动态捕捉 +CGI 动画的方式，以保罗的两位弟弟为替身，最终让观众在大屏幕上重新看到保罗沃克，避免了其突然逝去造成的影片夭折遗憾。此外，AI换脸技术在技术做后期特效阶段也能节省较大的人力物力，提高制作效率。

技术的发展像一把双刃剑，严格的监管、合理的使用才能真正让技术推动社会发展，让生活更智慧便捷。

② 吴恩达表示AI是时候从大数据转向小数据了，目前面临着哪些困难

对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场，这也会在很大程度上推动人工智能产品的落地应用进程。

③ 人工智能有什么缺陷

第一脆弱性。人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，虽然在下棋或游戏等有固定规则的范围内不会暴露出这一弱点，但是一旦场景发生变化或这种变化超出一定范围，人工智能可能就立刻无法“思考”。

第二、不可预测性。用户无法预测人工智能会做出何种决策，这既是一种优势，也会带来风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决策。

第三、安全问题和漏洞。机器会重结果而轻过程，它只会通过找到系统漏洞，实现字面意义上的目标，但其采用的方法不一定是设计者的初衷。例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容可以增加浏览时间。再如，网络安全系统会判断人是导致破坏性软件植入的主要原因，于是索性不允许人进入系统。

第四、人机交互失败。尽管让机器提供建议，由人类做最后决策，是解决人工智能某些弱点的常用方法，但由于决策者对系统局限性或系统反馈的认知能力不同，这一问题并不能得到根本解决。

(3)ai产品的算法缺陷扩展阅读：

当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。

例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。

人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

④ 令人忌惮的人工智能，藏着哪些不可测的风险

当人们看到像人类一样反应的机器，或者像人类一样执行战略和认知壮举的计算机，模仿人类的聪明才智时，他们有时会开玩笑说，未来人类将需要接受机器人霸主。但这个玩笑背后隐藏着不安的种子。从1968年的《2001:太空漫游》(2001:A Space Odyssey)到2015年的《复仇者联盟:奥创纪元》(Avengers: Age of Ultron)，科幻小说写作和流行电影都对人工智能(AI)进行了推测，人工智能超越了创造者的期望，摆脱了他们的控制，最终战胜并奴役了人类，或将人类作为灭绝的目标。在6月5日回归的AMC科幻剧《人类》中，人类和人工智能之间的冲突是主角和主角。

或许，如果人们能抛开对敌意人工智能的恐惧，他们会更愿意承认它的好处。例如，增强的图像识别算法可以帮助皮肤科医生识别出有潜在癌变的痣，而自动驾驶汽车有一天可以减少车祸死亡人数，其中许多是人为失误造成的。但在自我感知的人工智能的“人类”世界中，对有意识人工智能的恐惧引发了人工智能与人之间的暴力冲突，人类与人工智能之间的斗争可能会继续展开，并升级——至少在目前这个季节是如此。

⑤ 人工智能的优势和缺点各是什么

1、人工智能的优势
人工智能软件的主要优点之一是它是高度自编程的。自编程意味着不再需要人工监督整个过程。因此，这节省了时间和人工成本，并因此减少了人为错误。过去，人为错误是任何项目中的重要因素。但是，在人工智能应用中，几乎可以消除人为错误。
人工智能技术的另一个优势是，它可以作为一个集体单元发挥作用。人类形成计算机网络，但是人工智能设备是完全自治的。这意味着一台机器可以同时执行多个任务。此外，借助人工智能技术，可以同时访问整个数据集，而不会出现任何延迟。
人工智能的最大优点是它可以节省大量的人工成本，因为它需要更少的体力劳动和更多的智力劳动。它也可以用于所有类型的任务，包括基于事实的决策而不是基于情感的决策，这对企业的决策非常有利。
2、人工智能的缺点
随着技术的不断提高，这些过程速度和准确性的提高将非常有用，但也可能导致员工减少对人类的依赖，而更多地依赖于计算机。人工意识的最大缺点之一是它会完全破坏人类的机能。
此外，尽管人工智能可能在关键的决策过程中很有用，但它可能会否定人类参与这些讨论的需求。因此，使用AI的一个主要缺点是，决策过程中的某些步骤仍然需要人工。而且，由于没有人为干预，可能会导致错误和偏见，因此不可避免地需要人为干预。
人工智能的另一个缺点是，一旦人工智能发展，对其进行修改就变得超出了人类的可能性。因此，一旦它发展成为一个大型数据库，人们将无法从中删除数据。此外，随着数据库大小的增加，查询的数量也会增加，结果的质量可能会降低。因此，很难预测人工智能将适合哪种类型的查询。

⑥ 人工智能的利与弊分别是什么

1、人工智能的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。

虽然可能会带来大量的失业，但是这本来就是社会前进必须经历的过程，当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益，然而只要这个前进的方向是对的，也就无可厚非了，毕竟被取代的是所需能力不高的工种，只能怨自身没有什么不可替代的价值了。

⑦ AI（人工智能）和BI（商业智能）各有哪些优缺点

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。

虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。

未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。

对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。

对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。

业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。

⑧ AI在识别人类情绪方面存在严重缺陷，如何解决这一问题

随着人工智能被用来做出更多关于我们生活的决定，工程师们已经找到了使其更具情感智慧的方法。这意味AI可以识别人类自然产生的一些情绪，最明显的是，扫描一个人的脸部并知道他们当时的感受。

人工智能的核心诉求是让机器实现对人类的意识、思维的信息过程的模拟，能以人类智能相似的方式作出反应。这就需要从人类的IQ和EQ两个维度对人工智能进行审视，而目前大部分人工智能所从事的研究仅限于倾向IQ方向的模式识别，通过自然语言处理、机器学习、模式识别、物联感知、逻辑推理等技术的综合应用，使机器具备一定的逻辑思维判断能力。但目前，人工智能情绪识别离开人类的干预，对复杂的情感的理解和表达能力，依然面临着困境。

情绪历史学家Thomas Dixon却对此表示非常乐观，他认为对于AI来说，情绪产生的机制可能类似于对大脑提取的众多因素进行加权计算，只要清楚不同文化、不同个体各因素的权重系数，情绪识别的难题也就迎刃而解。

⑨ 人工智能的安全评估和评测包括哪些方面的内容

随着人工智能的高速发展，这不仅为企业带来了一定的好处，同时还存在一些安全风向，为了能够深入了解人工智能，需要明白人工智能技术的安全风险包括哪些类型？该如何应对这些风险？

人工智能的安全类型分为数据安全和算法安全。数据安全分为三个部分，数据隐私、数据质量、数据保护。无论是训练机器所需的现场数据还是以后用它做服务的数据，数据的质量十分关键。

算法安全包括三个方面：

第一是鲁棒性，环境发生变化能够具有相应的韧性；

第二是可解释性，包括代码功能正确性、对抗样本影响；

第三是可靠性，包括问题目标影响，软硬件平台依赖。

为应对人工智能的安全风险，可以围绕以下七个方面加强应对：

第一，算法可解释性。在需要了解或解决一件事情的时候，可以获得我们所需要的足够的可以理解的信息。黑盒算法缺乏透明性和可解释性，难以分析和验证。因此，需要进行建模前的数据可解释性分析，构建可解释性的模型，并开展模型部署后的可解释性评估。
第二，隐私保护。人工智能算法存在矛盾，隐私保护与知识挖掘之间不完全一致，数据挖掘可能会挖掘到个人隐私。
第三，公平建模。在算法实践过程中，无论在采集阶段、学习阶段、部署阶段都存在所谓的公平问题，最后建设模型希望能够实现统计公平、个体公平、因果公平。
第四，可信验证。可信验证的引擎主要是对人工智能系统做验证、仿真、测试，这是一种很重要的智能手段，通过提供系统性训练和测试的可信保证，从而对成果进行定量形式化验证。
第五，主动防御。虽然被攻击方在明处，攻击方在暗处，但是被攻击方同样也有手段保护自己，通过安全评估、威胁者理解、预测手段等进行主动防御。
第六，伦理法律。人工智能伦理和治理成基本共识，国际社会探索建立广泛认可的人工智能伦理原则。
第七，系统伦理。这其中既包含了哲学伦理的思考，也包括理论研究、工程学的考虑。